Arbetsbeskrivning

Institutionen för biokemi och biofysik. SciLifeLab (SciLifeLab) är ett nationellt center för molekylära biovetenskaper med fokus på forskning inom hälsa och miljö. Centret kombinerar ledande teknisk expertis med avancerat kunnande inom translationell medicin och molekylära biovetenskaper. SciLifelab är en nationell resurs som drivs av Karolinska Institutet, KTH, Stockholms universitet och Uppsala universitet. Centret samarbetar med flera andra lärosäten.

Administrativt kommer anställningen att placeras vid Institutionen för biokemi och biofysik, Stockholms universitet. För mer information om vår verksamhet, se vår webbplats: www.dbb.su.se.

Projektbeskrivning

Anställningen är knuten till ett projekt inom fysikinformerad generativ modellering av proteindynamik. Projektet syftar till att utveckla beräkningsmetoder som går bortom prediktion av enskilda statiska proteinstrukturer och i stället kan beskriva proteiner som dynamiska konformationella ensembler.

Arbetet kommer att kombinera molekyldynamiksimuleringar, generativ maskininlärning, flödesmatchning, prediktion av flexibilitet och korrelerade rörelser, latenta representationer av fria energilandskap, Markov state-modeller och Bayesian network-modeller.

Målet är att skapa modeller som kan generera och tolka proteinrörelser på ett sätt som är förenligt med underliggande termodynamik och fria energilandskap. Projektet bygger på forskargruppens arbete inom proteinstrukturprediktion, flexibilitetsstyrd proteinmodellering och Hessian-informerad flödesmatchning, och genomförs i den tvärvetenskapliga miljön vid SciLifeLab och Institutionen för biokemi och biofysik.

Arbetsuppgifter

Arbetsuppgifterna omfattar att:

• Utveckla, implementera och utvärdera maskininlärningsbaserade modeller för proteindynamik och konformationella ensembler.
• Generera, kurera och analysera data från molekyldynamiksimuleringar och strukturensembler, inklusive flexibilitet, korrelerade rörelser och anisotropa rörelsebeskrivningar.
• Utveckla fysikinformerade generativa modeller, exempelvis med flödesmatchning och latenta representationer av konformationella landskap.
• Integrera och använda Markov state-modeller, fria energimetoder och Bayesian network-modeller för att analysera metastabila tillstånd, övergångar och allosteriska kopplingar.
• Validera genererade ensembler mot simuleringar och, där det är möjligt, experimentell information.
• Dokumentera kod, data och arbetsflöden enligt FAIR-principer samt publicera resultaten i vetenskapliga tidskrifter och presentera dem vid konferenser.
• Bidra till den dagliga forskningsmiljön genom samarbete med gruppmedlemmar, nationella och internationella partners samt, i viss omfattning, handledning av studenter.

Behörighetskrav

För att vara behörig för anställning som postdoktor krävs avlagd doktorsexamen eller utländsk examen som bedöms motsvara relevant doktorsexamen. Examen ska vara avlagd senast då anställningsbeslutet fattas.

Bedömningsgrunder

Det är meriterande, om doktorsexamen eller motsvarande är avlagd högst tre år före sista ansökningsdag. Om det finns särskilda skäl, kan en tidigare avlagd examen också anses vara meriterande. Med särskilda skäl avses ledighet på grund av sjukdom, föräldraledighet, förtroendeuppdrag inom fackliga organisationer, tjänstgöring inom totalförsvaret, eller andra liknande omständigheter samt klinisk tjänstgöring eller för ämnesområdet relevant tjänstgöring/uppdrag.

Vid tillsättningen kommer särskild vikt att fästas vid vetenskaplig skicklighet och den sökandes förmåga att självständigt driva forskning inom projektets område. Särskilt meriterande är dokumenterad erfarenhet av beräkningsbiofysik, bioinformatik, beräkningskemi, molekyldynamiksimuleringar, enhanced sampling, fria energimetoder, Markov state-modellering eller relaterade metoder för analys av proteindynamik.

Erfarenhet av maskininlärning, generativa modeller, statistisk mekanik, Bayesian network-modellering eller annan fysikinformerad modellering är starkt meriterande. Mycket god programmeringsförmåga, särskilt i Python och relevanta paket för maskininlärning och molekylär simulering, är meriterande. Erfarenhet av GROMACS, AMBER, MDAnalysis, PyEMMA, PyTorch, TensorFlow, SLURM, Singularity eller liknande verktyg är en fördel.

Bedömningen kommer även att väga in publikationer, metodutveckling, förmåga att arbeta självständigt och i samarbete, samt god skriftlig och muntlig kommunikationsförmåga på engelska.

Om anställningen

Anställningen avser heltid och gäller tills vidare, dock minst två år och högst tre år, med möjlighet till förlängning om det finns särskilda skäl. Tillträde snarast möjligt eller enligt överenskommelse.

Vi erbjuder

Hos oss får du dynamiken i samspelet mellan högre utbildning och forskning som gör Stockholms universitet till en spännande och kreativ miljö. Du arbetar i en internationell miljö och får förmånliga villkor.

Stockholms universitet värnar om att vara en arbetsplats som är fri från diskriminering och ger lika rättigheter och möjligheter för alla.

Kontakt

Upplysningar om anställningen lämnas av professor Arne Elofsson, [email protected].

Ansökan

Du söker anställningen via Stockholms universitets rekryteringssystem. Bifoga personligt brev och CV samt de bilagor som efterfrågas i ansökningsformuläret. Du som sökande ansvarar för att ansökan är komplett och att den är universitetet tillhanda senast sista ansökningsdag.

Anvisningar för sökande finns på webbsidan: att söka en anställning.

Stockholms universitet bidrar till det hållbara demokratiska samhällets utveckling genom kunskap, upplysning och sanningssökande.